含風(fēng)光電源電力系統(tǒng)的安全經(jīng)濟(jì)調(diào)度.pdf

1、目前世界范圍內(nèi)環(huán)境問題與能源問題日益嚴(yán)峻，風(fēng)力發(fā)電與光伏發(fā)電作為開發(fā)應(yīng)用較為成熟的清潔能源利用技術(shù)，在世界范圍內(nèi)得到了廣泛關(guān)注與利用。但隨著風(fēng)電與光伏發(fā)電并網(wǎng)容量增加，其出力隨機(jī)性對電力系統(tǒng)安全穩(wěn)定運(yùn)行的影響日益突出，也為電力系統(tǒng)安全經(jīng)濟(jì)調(diào)度提出了新的挑戰(zhàn)。
　　為提高風(fēng)電與光伏出力預(yù)測精度，本文提出一種基于非線性自回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)速與地表太陽輻照度預(yù)測模型。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過程中，本文提出一種并聯(lián)結(jié)構(gòu)訓(xùn)練樣本，保證訓(xùn)練樣本內(nèi)部的時

2、間耦合性,以提高動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部參數(shù)擬合精度。其次，本文針對傳統(tǒng)太陽輻照度預(yù)測模型預(yù)測精度對天氣條件較為敏感的問題，采用多變量輸入以提高預(yù)測模型對天氣條件的適應(yīng)性。通過對四種典型天氣類型樣本進(jìn)行預(yù)測，并與傳統(tǒng)基于集中時延動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型預(yù)測結(jié)果進(jìn)行對比分析，證明了本文所建立預(yù)測模型在預(yù)測精度以及對天氣條件適應(yīng)性方面的提升。
　　針對大規(guī)模風(fēng)電、光伏發(fā)電并網(wǎng)對電力系統(tǒng)運(yùn)行安全性與經(jīng)濟(jì)性的影響,本文提出一種考慮優(yōu)化預(yù)想事故集與旋轉(zhuǎn)

3、備用配置的含風(fēng)光電源電力系統(tǒng)安全經(jīng)濟(jì)調(diào)度策略。以事故發(fā)生概率為依據(jù)選取預(yù)想事故集。考慮風(fēng)光電源并網(wǎng)影響系統(tǒng)潮流分布，進(jìn)而影響系統(tǒng)元件的運(yùn)行停運(yùn)概率，分別采用線路過負(fù)荷保護(hù)動作停運(yùn)模型與發(fā)電機(jī)電壓保護(hù)動作停運(yùn)模型計(jì)算線路與發(fā)電機(jī)在風(fēng)光電源并網(wǎng)環(huán)境下的運(yùn)行停運(yùn)概率。利用快速排序算法選取發(fā)生概率大于系統(tǒng)安全閾值的預(yù)想事故序列作為優(yōu)化預(yù)想事故集。針對含風(fēng)光電源電力系統(tǒng)旋轉(zhuǎn)備用配置問題，本文增加考慮系統(tǒng)故障狀態(tài)下因輸電容量不足導(dǎo)致備用容量不可用的